什么是數據挖掘過程(Data Mining Process)？

數據挖掘過程是一種揭示大量數據中具有統計意義的模式的工具，它通常包括五個主要步驟，包括準備、數據探索、模型構建、部署和審核。每個步驟都涉及不同的技術，但大多數情況下使用某種形式的統計分析。使用數據挖掘工具...

數據挖掘過程是一種揭示大量數據中具有統計意義的模式的工具，它通常包括五個主要步驟，包括準備、數據探索、模型構建、部署和審核。每個步驟都涉及不同的技術，但大多數情況下使用某種形式的統計分析。

使用數據挖掘工具的目的是發現信息中隱藏的模式。
挖掘過程可以開始，研究人員通常會設定研究目標。這個準備步驟通常決定需要研究哪些類型的數據、應該使用哪些數據挖掘技術以及結果將以何種形式出現。這個過程中的初始步驟對于收集有用的信息至關重要。

數據挖掘是使用模式識別邏輯來識別樣本數據集中的趨勢，并根據更大的數據池推斷這些信息，而數據倉庫是提取和存儲數據以便于報告的過程。
數據挖掘過程的下一步是探索。這一步通常涉及從信息倉庫或收集實體收集所需的數據。然后，挖掘專家通常會準備原始數據集用于分析。這一步通常包括收集、清理、組織和檢查所有數據是否存在錯誤。
這些準備好的數據通常會進入數據挖掘過程的第三步，即模型構建。為了完成這一步，研究人員通常會取小的數據測試樣本，并將各種數據挖掘技術應用于他們建模步驟通常用于確定獲得所需結果所需的最佳統計分析方法。
在數據挖掘過程中可應用四種主要技術。第一種是分類，它將數據排列成預定義的組或類別。在第二種技術中，稱為聚類，研究人員允許計算機根據自己的選擇將數據組織成組。第三種數據挖掘技術尋找變量之間的關聯。第四種數據挖掘技術通常在數據中尋找可用于預測未來趨勢的序列模式。
數據挖掘過程的最后一步是部署。為此，技術在模型中選擇的應用于更大的數據集，并對結果進行分析。來自此步驟的報告通常顯示整個過程中發現的模式，包括數據集中存在的任何分類、簇、關聯或順序模式。
審閱通常是重要的最后一步。此階段在這一過程中，通常需要使用新的數據集重復挖掘模型，以確保主數據集能夠代表整個數據群體。如果數據樣本不能準確地表示數據，則結果無法預測更大群體中的趨勢。

發表于 2020-07-10 16:02
閱讀 ( 834 )
分類：電腦網絡

什么是數據挖掘過程(Data Mining Process)？

你可能感興趣的文章

相關問題

0 條評論

作家榜 ?

推薦文章